کتاب ساخت دستیارهای هوش مصنوعی مولتی‌مودال با استفاده از LlamaIndex، NVIDIA NIM و پایگاه دادهٔ Milvus

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت دستیارهای هوش مصنوعی مولتی‌مودال با استفاده از LlamaIndex، NVIDIA NIM و پایگاه دادهٔ Milvus

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعهٔ نرم‌افزارهای پیشرفته

موضوع میانی: معماری و توسعهٔ سیستم‌های هوش مصنوعی مولتی‌مودال

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولتی‌مودال
  • 2. مبانی پردازش زبان طبیعی برای مدل‌های مولتی‌مودال
  • 3. مبانی بینایی ماشین برای مدل‌های مولتی‌مودال
  • 4. معماری مدل‌های مولتی‌مودال
  • 5. چارچوب‌های توسعهٔ هوش مصنوعی مولتی‌مودال
  • 6. معرفی LlamaIndex برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی
  • 7. ساخت یک پایگاه دانش با LlamaIndex
  • 8. شاخص‌گذاری داده‌های متنی با LlamaIndex
  • 9. شاخص‌گذاری داده‌های تصویری با LlamaIndex
  • 10. شاخص‌گذاری داده‌های صوتی با LlamaIndex
  • 11. ادغام داده‌های متنی و تصویری در LlamaIndex
  • 12. بازیابی اطلاعات از پایگاه دانش مولتی‌مودال
  • 13. تنظیمات پیشرفتهٔ بازیابی در LlamaIndex
  • 14. مقدمه‌ای بر NVIDIA NIM
  • 15. قابلیت‌های NVIDIA NIM برای استقرار مدل‌ها
  • 16. استقرار مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) با NVIDIA NIM
  • 17. استقرار مدل‌های پردازش تصویر با NVIDIA NIM
  • 18. استقرار مدل‌های پردازش صوت با NVIDIA NIM
  • 19. استقرار مدل‌های مولتی‌مودال با NVIDIA NIM
  • 20. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها در NVIDIA NIM
  • 21. معرفی پایگاه دادهٔ Milvus
  • 22. معماری پایگاه دادهٔ Milvus
  • 23. نصب و پیکربندی Milvus
  • 24. ذخیره‌سازی داده‌های برداری در Milvus
  • 25. شاخص‌گذاری داده‌های برداری در Milvus
  • 26. جستجوی شباهت در Milvus
  • 27. جستجوی شباهت مولتی‌مودال در Milvus
  • 28. تنظیمات پیشرفتهٔ Milvus
  • 29. یکپارچه‌سازی LlamaIndex با Milvus
  • 30. ساخت برنامهٔ RAG مولتی‌مودال با LlamaIndex و Milvus
  • 31. مراحل توسعهٔ برنامهٔ RAG مولتی‌مودال
  • 32. تجزیه و تحلیل نیازمندی‌های برنامه
  • 33. طراحی معماری برنامهٔ RAG مولتی‌مودال
  • 34. انتخاب مدل‌های مناسب برای برنامه
  • 35. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 36. ایجاد پایگاه دانش مولتی‌مودال
  • 37. شاخص‌گذاری داده‌ها در Milvus
  • 38. تنظیمات بازیابی اطلاعات در LlamaIndex
  • 39. ادغام LlamaIndex با NVIDIA NIM
  • 40. استقرار مدل‌های LLM با NVIDIA NIM
  • 41. استقرار مدل‌های پردازش تصویر با NVIDIA NIM
  • 42. استقرار مدل‌های پردازش صوت با NVIDIA NIM
  • 43. اتصال اجزای مختلف برنامه
  • 44. توسعهٔ منطق برنامهٔ اصلی
  • 45. پیاده‌سازی رابط کاربری برنامه
  • 46. آزمون و ارزیابی برنامه
  • 47. بهینه‌سازی عملکرد برنامه
  • 48. مقیاس‌پذیری برنامه
  • 49. امنیت برنامه
  • 50. ملاحظات اخلاقی در توسعهٔ هوش مصنوعی مولتی‌مودال
  • 51. مدیریت خطا و استثنا در برنامه
  • 52. مستندسازی برنامه
  • 53. مقدمه‌ای بر معماری LLM App Development 5.0
  • 54. اصول توسعهٔ برنامه‌های LLM
  • 55. استفاده از ابزارهای توسعهٔ LLM
  • 56. طراحی تعاملات کاربر با LLM
  • 57. مدیریت وضعیت در برنامه‌های LLM
  • 58. بازیابی اطلاعات در برنامه‌های LLM
  • 59. تکنیک‌های پیشرفتهٔ بازیابی
  • 60. استفاده از پایگاه‌های دانش برداری
  • 61. یکپارچه‌سازی با مدل‌های مولتی‌مودال
  • 62. بهینه‌سازی پاسخ‌های LLM
  • 63. ارزیابی و سنجش عملکرد LLM
  • 64. ملاحظات امنیتی در برنامه‌های LLM
  • 65. مقدمه‌ای بر توسعهٔ دستیارهای هوش مصنوعی
  • 66. شناخت انواع دستیارهای هوش مصنوعی
  • 67. مراحل ساخت یک دستیار هوش مصنوعی
  • 68. طراحی شخصیت دستیار هوش مصنوعی
  • 69. مدیریت مکالمات در دستیارهای هوش مصنوعی
  • 70. فهم قصد کاربر
  • 71. پاسخ‌دهی مناسب به کاربر
  • 72. یادگیری از تعاملات کاربر
  • 73. شخصی‌سازی تجربهٔ کاربر
  • 74. ارزیابی اثربخشی دستیار هوش مصنوعی
  • 75. بهبود مستمر دستیار هوش مصنوعی
  • 76. کاربرد دستیارهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف
  • 77. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولتی‌مودال پیشرفته
  • 78. معماری‌های جدید در مدل‌های مولتی‌مودال
  • 79. کاربرد مدل‌های مولتی‌مودال در درک تصویر و متن
  • 80. کاربرد مدل‌های مولتی‌مودال در تولید محتوا
  • 81. کاربرد مدل‌های مولتی‌مودال در خلاصه‌سازی
  • 82. کاربرد مدل‌های مولتی‌مودال در ترجمه
  • 83. کاربرد مدل‌های مولتی‌مودال در پاسخ به سوالات
  • 84. چالش‌ها و آیندهٔ مدل‌های مولتی‌مودال
  • 85. ملاحظات مربوط به داده‌های مولتی‌مودال
  • 86. اخلاق در مدل‌های مولتی‌مودال
  • 87. ارزیابی مدل‌های مولتی‌مودال
  • 88. مقدمه‌ای بر ابزارهای توسعهٔ نرم‌افزار پیشرفته
  • 89. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 90. مدیریت پروژه در توسعهٔ نرم‌افزارهای هوش مصنوعی
  • 91. تست و تضمین کیفیت در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 92. استقرار و نگهداری سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 93. ملاحظات مربوط به زیرساخت‌های ابری
  • 94. پایش و مدیریت عملکرد سیستم‌ها
  • 95. امنیت در چرخهٔ عمر توسعهٔ نرم‌افزار
  • 96. روش‌های چابک در توسعهٔ نرم‌افزار
  • 97. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفتهٔ یادگیری ماشین
  • 98. یادگیری عمیق در سیستم‌های مولتی‌مودال
  • 99. شبکه‌های عصبی کانولوشنال و بازگشتی
  • 100. ترنسفورمرها و معماری‌های مبتنی بر توجه

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.